🪐 Версионирование в Юниверс DG: когда каждое изменение становится историей

Я обещал, что мы продолжим заглядывать за кулисы релиза DG 2.13, который выходит 22 июля. Сегодня — новая серия этого выпуска. В DG 2.13 появится фича, которая кардинально меняет подход к работе с метаданными.

Версионирование в Юниверс DG — это не просто техническая возможность сохранять изменения. Это концепция непрерывного развития данных, воплощенная в коде.

Представьте: ваш бизнес-глоссарий теперь не просто существует в моменте — он помнит свою историю. Каждое изменение термина, каждая корректировка определения, каждый новый атрибут становится частью общей картины эволюции данных. Подробности на нашем сайте.

#честноопродукте #мыслиCEOвслух

🪐 Документация как украшение софта

Раньше, когда я был разработчиком, самое унылое для меня было писать документацию. Признаюсь честно — я мало этому придавал значения. Казалось: главное — чтобы код работал, а остальное как-нибудь само собой образуется.

Со временем мои взгляды кардинально поменялись. Теперь я считаю, что полноценная документация является украшением софта. Это не обуза, не довесок к продукту — это его лицо, его визитная карточка, его способ говорить с миром.

Помните, я уже делился с вами, как мы внедрили подход documentation as code? Наша документация выходит одновременно с каждым релизом. И готов продемонстрировать это на практике!

Я показывал вам релиз DG 2.13 за кулисами, а теперь готов поднять весь занавес. Вуаля — документация уже доступна онлайн (хотя релиз еще официально не вышел)! И обратите внимание: мы подобрали новый стильный цвет для левой панели. В прошлых версиях панель смотрелась уныло, а теперь — совсем другое дело.

И это еще не всё. В ближайшее время мы добавим новую главную страницу — так, чтобы разные типы пользователей могли мгновенно сориентироваться и найти ту часть документации, которая им нужна. Каждому — своё, всем — удобно.

Настоящий мастер никогда не скупится на упаковку своего изделия. Каждая мелочь, каждая деталь продумана так, чтобы изделие показало свою истинную красоту.

Так и с софтом. Продукт может быть мощным и функциональным — но без качественной документации он не может заиграть в полную силу.


#честноопродукте #мыслиCEOвслух

🪐 Анатомия ИИ-поддержки: три скрипта, которые изменили всё

В прошлом посте я рассказал, как мы внедрили ИИ в поддержку. Сегодня — про то, как это устроено изнутри. Потому что дьявол, как всегда, в деталях.

Когда мы начинали этот проект, я понимал: просто "прикрутить ChatGPT" — это не решение. Нужна архитектура, которая думает и работает на наших серверах. И мы её создали.

Три скрипта-помощника, которые работают как швейцарские часы:

Скрипт-аналитик — читает входящую заявку и определяет её тип. Баг? Консультация? Инцидент? Предложение о доработке? Каждый тип требует своего подхода, своего промпта.

Скрипт-библиотекарь — подбирает нужные материалы из документации. Не всё подряд, а именно то, что релевантно запросу. Как опытный библиотекарь, который знает, где лежит нужная книга.

Скрипт-секретарь — записывает готовый ответ обратно в заявку. Инженер открывает тикет и сразу видит результат.

А в центре всего этого — наш внутренний ИИ-ассистент на базе Qwen 3 32b, который уже владеет всей продуктовой документацией и она постоянно обновляется. Мы выбрали именно эту LLM модель за её способность работать с техническими текстами и понимать контекст на русском языке.

Что мы получили в итоге:
1️⃣Единый стиль и глубина ответов
2️⃣ Защита от невнимательности — ИИ не пропустит важные детали
3️⃣ Инженеры фокусируются на сложных задачах, а не на рутине

Это и есть та самая антихрупкость, о которой я писал. Мы не просто автоматизировали процесс — мы создали систему, которая становится сильнее от каждой новой заявки.

Каждый тикет учит нашего ИИ-ассистента быть лучше. Каждый ответ делает следующий ответ точнее. Это не просто инструмент — это цифровой коллега, который растёт вместе с командой.

#sexyAI #мыслиCEOвслух

🌌 Геймификация 2025: горные вершины вместо космических орбит

Недавно я вам рассказывал про наш эпик-фейл с геймификацией в 24 году. Настало время рассказать, как мы перезапустили игру в 25 году. На этот раз мы решили не летать по планетам, а взбираться на самые высокие горы в мире. У нас 6 команд и каждая должна преодолеть последовательно 5 вершин. Для того чтобы покорить вершину нужно за 2 месяца выполнить 3-4 яркие цели, которым мы даем звонкие хештеги. Если все 6 команд взберутся последовательно на все вершины и компания выполнит план по выручке, нас ждет супер приз.

Стоит отметить, что это всего лишь оболочка, каркас игры, а внутри у нас много чего интересного запаковано, но самая главная суть в том, что игра это командная. Победить можно только сообща и только когда абсолютно все 6 команд прошли испытания, да еще и когда компания выполнила финансовые цели.

В этот раз, чтобы усилить вовлечение сотрудников мы сделали несколько ключевых изменений:

Во-первых, мы перевернули пирамиду лидерства. Капитанами команд стали не руководители, а рядовые сотрудники — те, кто на передовой, кто знает реальные боли и радости каждого дня. Оказалось, что энергия идет снизу вверх, а не наоборот. Когда твой коллега, а не начальник, зажигает глаза и говорит "давайте покорим эту вершину" — это совершенно другая история.

Во-вторых, мы создали экосистему творчества. Дополнительные активности для членов команд — не для галочки, а чтобы каждый мог найти свой способ внести вклад. Кто-то генерирует идеи, кто-то монтирует видео ролик с целями, кто-то придумывает новые хештеги. Главное — дать каждому возможность быть не просто исполнителем, а соавтором общей игры.

Потому что вовлеченность — это не про то, чтобы все поняли задачу. Это про то, чтобы каждый почувствовал себя частью чего-то важного. И когда команду ведет не босс, а твой коллега, а вокруг есть место для твоих идей — тогда и горы покоряются легче.

## Почему именно горы?

Потому что в горах действует простой закон: либо поднимаются все, либо не поднимается никто. Настоящая высота достигается не тогда, когда один сильнее всех, а тогда, когда все становятся сильнее вместе.

И в бизнесе, как в альпинизме — успех компании не в том, что кто-то первым добрался до вершины, а в том, что вся команда дошла до цели, поддерживая друг друга на каждом шаге.

Мы громко проиграли первый раунд в 2024, но выиграли опыт. Теперь знаем, как делать по другому — и горные вершины обязательно нам покорятся!

#моякоманда #мыслиCEOвслух

🪐 А что, МДМ уже умер? Часть вторая.

Я недавно задался вопросом, а жив ли еще МДМ? Очень кстати, на хабре вышла прекрасная статья от коллег из Axenix, как раз на тему ИИ и МДМ с глубоким историческим экскурсом.

ИИ и MDM — не конкуренты, а союзники. Это как встреча опытного мастера и молодого гения. У мастера — годы опыта, отточенные навыки, понимание нюансов. У гения — свежий взгляд и невероятная скорость обработки информации.

Вот яркий пример из мира MDM: категоризация продуктов в e-commerce. Ритейлер загружает тысячи новых товаров — от «Смартфона Apple iPhone 15 Pro Max 256GB Titanium» до «Кабеля Lightning-USB 2м белого». Раньше стюард данных часами разбирал названия и описания, пытаясь правильно разложить всё по иерархии категорий. Сейчас ИИ делает это мгновенно, понимая контекст и автоматически сопоставляя с мастер-данными продуктовой иерархии. Но качество результата напрямую зависит от того, насколько хорошо структурирована ваша MDM-система.

Данные — это новая нефть, слышал я и такое высказывание. Но нефть нужно очистить, чтобы получить бензин. MDM — это нефтеперерабатывающий завод для данных. А ИИ — двигатель, который работает на этом «бензине». Согласны с таким мнением?

А мы уже интегрировали ИИ в наш фланманский продукт Юниверс МДМ. Результат? Эффективность стюардов данных выросла в разы, а время принятия решений сократилось с дней до минут.

#мыслиCEOвслух

🪐 Результаты голосования — куда движемся дальше

Неделю назад я запустил на канале опрос, чтобы вместе с вами выбрать темы для будущих эфиров с экспертами. Спасибо каждому, кто проголосовал — нас оказалось почти сотня, и это круто.

С уверенным отрывом победили две темы:

🥇 Истории клиентов, внедривших MDM и Data Governance
🥈 Экспертное мнение по искусственному интеллекту

Первое место меня особенно радует. Мы часто говорим про подходы, архитектуру, теорию — но именно живые истории клиентов помогают по-настоящему понять, как это работает в реальности. Я уже начал переговоры с несколькими компаниями и приглашаю их на эфир. Хочется, чтобы вы услышали не только успехи, но и сомнения, затыки, неожиданные находки по ходу пути.

А что насчёт ИИ — да, эта тема стремительно набирает вес. И раз уж канал у нас про управление данными, логично смотреть на ИИ в этом контексте. Кстати, несколько человек написали мне в директ, что им интересен именно такой фокус — ИИ в DG и MDM, и я с этим полностью согласен.

Поэтому:
— Вопросы про ИИ будут звучать в каждом эфире с клиентами, уже прошедшими путь внедрения
— Я активно ищу экспертов, которые могут глубоко, но просто рассказать об ИИ в управлении данными
— Если вы знаете кого-то подходящего — подскажите. Это очень поможет 🙌

Спасибо, что участвуете. Канал оживает — и эфиры точно добавят живого ритма. Продолжим!

#мыслиCEOвслух

🪐 Три уровня метаданных: как мы строим архитектуру понимания в DG

Знаете, что меня всегда восхищало в DAMA DMBOK? Эта книга не просто описывает технологии — она создает философию руководства данными. И одна из самых мощных концепций там — разделение метаданных на три уровня: физический, логический и концептуальный (бизнес глоссарий).

Представьте: у вас есть старинная библиотека. На физическом уровне — это полки, книги, их расположение. На логическом — каталоги, связи между темами, система поиска. А на концептуальном — это смыслы, идеи, то, ради чего люди приходят в библиотеку.

То же самое с данными. Физический слой — таблицы, поля, типы данных. Логический — связи, модели, структуры. Концептуальный — бизнес-глоссарий, смыслы, то, что понимает бизнес.

На прошлой неделе вышел DG 2.13 — а уже сегодня (в ролике) хочу поделиться тем, что ждет нас осенью в релизе 2.14.

Мы кардинально переосмыслили интерфейс под эту трёхуровневую архитектуру. Теперь каждый пользователь сможет работать именно с тем слоем метаданных, который ему нужен:

- Бизнес пользователю — удобно управлять бизнес-терминами в концептуальном слое
- Стюарду данных — видеть логические связи между сущностями
- Администратору — контролировать физическую структуру

Это не просто удобство интерфейса — это философия. Когда каждый говорит на своем языке, но все понимают друг друга. Когда техническая сложность не мешает бизнес-смыслам, а бизнес-логика не теряется в технических деталях.

DAMA была права: метаданные — это не просто «данные о данных». Это слои понимания, каждый со своими задачами и своим языком. И наша миссия — сделать так, чтобы эти слои работали как единый организм.

Осенний релиз DG 2.14 покажет это на практике!

#честноопродукте #мыслиCEOвслух

🪐 FOBO и FOMO — два чувства, которые приходят вместе с ИИ

Раз уж результаты опроса показали, что ИИ реально вас цепляет — начну время от времени делиться тут терминами и наблюдениями. Без занудства, по-человечески.

Сегодня — два базовых состояния (страха), которые сам на себе ловлю. И почти у всех, кто идёт в AI трансформацию, они появляются.

FOMO — fear of missing out. Страх что-то упустить.

> «Все уже вкатились в ИИ, а мы нет.»
> «Кажется, пока мы думаем, другие уже делают.»

С этим проще: страх дергает — ты ускоряешься. Иногда даже чересчур.

FOBO — fear of being obsolete. Страх устареть.

> «А если мой опыт больше не нужен?»
> «А если нейросеть делает это лучше, быстрее, без меня?»

Вот это посложнее. Это уже не про “успею или нет”. Это про “а нужен ли я вообще в новом мире?”.

И да, оба этих чувства — нормальны. Они приходят ко всем. И особенно к тем, кто привык действовать. Кто несёт ответственность. Просто важно — не застревать. Наблюдать, признавать, дышать, двигаться. ИИ — не замена. Это вызов. Возможность. Ускоритель. И если ты остаёшься в игре — ты уже не устарел 😎.

#иитрансформация #мыслиCEOвслух

🪐 Просто о главном: зачем бизнесу MDM и другие страшные слова

Иногда кажется, что всё, что связано с управлением данными — это для “технарей” и зануд. А если ты просто руководитель, аналитик или ИТ-специалист без глубоких знаний в этой области — легко утонуть в терминах, аббревиатурах и спорах “что такое правильные данные”.

Но ведь данные — это основа почти всех процессов. И если с ними бардак, то ни один ИИ, дашборд, BI или CRM не спасёт.

Поэтому я решил запустить короткую серию из 5 постов, где простым языком расскажу, что вообще нужно знать, чтобы выстроить нормальную работу с данными в компании. Без воды. Без заумных определений. Только суть и польза.

В этой серии будет 5 постов:

1. Что такое MDM — и зачем он, если есть CRM, BI
2. Зачем нужен Data Governance — и почему без него всё разваливается
3. Что такое качество данных (DQ) — и как оно влияет на решения
4. Как работает ETL — и почему “вытянуть и положить” это не так просто
5. Где здесь место ИИ — и как он реально помогает, а не мешает

## 1. Что такое MDM — и зачем он нужен, если есть CRM, BI

Если в компании больше одной системы, ты наверняка сталкивался с этим:

– один и тот же клиент записан по-разному,
– в отчётах не сходятся цифры,
– никто не может сказать, какая версия данных «правильная».

Это нормально — системы живут своей жизнью. Но со временем это мешает: аналитика становится ненадёжной, процессы — кривыми, интеграции — болезненными.

Здесь и приходит на помощь Master Data Management. MDM — это способ выстроить единую версию ключевых сущностей: клиентов, контрагентов, продуктов и т.п.

Он:
– стягивает информацию из всех ваших систем,
– находит повторы и схожие записи,
– аккуратно выбирает, какие значения считать главными,
– формирует одну единую «золотую» карточку,
– и возвращает её обратно во все нужные системы.

В итоге что получаем?
– Везде одни и те же, чистые данные,
– больше не приходится вручную чистить и сверять,
– отчёты наконец-то сходятся, и им можно доверять.

Продолжение — скоро. Чтобы не потерялось, я буду помечать все серии поста хештегом #простоглавном

🌌 Дайджест лучших постов за Июль

1. ИИ-ассистент в техподдержке: как рутину превратили в суперсилу
О внедрении внутреннего ИИ-ассистента, который помогает СТП по заявкам на основе актуальной документации. Время на обработку обращений снизилось вполовину, команда фокусируется на сложных задачах.
[Смотреть]

2. Юниверс в «Электронном бюджете»: часть инфраструктуры страны
Продукты Юниверс используются в одном из крупнейших госсервисов по управлению финансами — «Электронный бюджет». Для команды — это признание и влиятельный кейс масштаба страны.
[Смотреть]

3. Хака перед SCRUM: как команда становится силой
Необычное начало масштабного внедрения SCRUM: ритуал командного единения по примеру регбистов All Blacks. Акцент не на процессах, а на командном духе.
[Смотреть]

4. Анатомия ИИ-поддержки: архитектура из трёх скриптов
Технические подробности реализации ИИ-ассистента в поддержке: выделены скрипты-аналитик, библиотекарь и секретарь, которые вместе выдают быстрые и глубокие ответы на заявки.
[Смотреть]

5. А что, МДМ уже умер?
Серия постов на тему эволюции МДМ в современно мире.
[Смотреть]

6. Версионирование в Юниверс DG: теперь каждое изменение — история
Важная фича в DG 2.13: полный учёт истории изменений в бизнес-глоссарии. Удобно для аудита, совместной работы и отката изменений.
[Смотреть]

7. Геймификация 2024 и 2025.
Наш креативный подход к достижению мега целей на год!
[Смотреть]

8. Выход нового релиза DG 2.13: больше гибкости и контроля
В июле появилась новая версия Юниверс DG 2.13. Она дала пользователям улучшенный бизнес-поиск, расширенные фильтры, удобное отслеживание изменений, гибкую работу с версиями и обновлённый интерфейс работы с ключевыми объектами данных.
[Смотреть]

#мыслиCEOвслух

🌌 AI-трансформация компании в действии

Полгода назад идея внедрения ИИ была встречена довольно холодно моей командой. Помните? Кто-то замер, кто-то напрягся, кому-то стало страшно. Тогда казалось, что ребят приходилось буквально тащить на болевой, чтобы они хотя бы посмотрели в сторону искусственного интеллекта.

Сегодня — совершенно другая история.

На прошлой неделе в Юниверс Дата прошёл первый внутренний AI Meetup. И знаете что? Его организовали сами ребята. Сами выступили с докладами. Сами создали программу и повестку. Я просто сидел в зале и слушал — как зритель, а не как CEO, который что-то навязывает сверху.

Что я услышал?

- Доклады про vibe coding — когда ИИ помогает не просто писать код, а чувствовать его ритм
- Применение ИИ в HR — от скрининга резюме до анализа вовлечённости
- Автоматизацию написания QA тестов
- Как написать 100 unit тестов за 2 часа
- Наукоёмкие доклады про думающие LLM и их архитектуру

Но больше всего меня поразило не содержание, а энергия. То вдохновение, с которым выступали ребята — и джуны, и даже стажёры. Глаза горят, руки жестикулируют, голос звучит уверенно. Это уже не страх перед неизвестным. Это азарт первооткрывателей.

Когда я продвигал AI трансформацию я не заставлял, а предлагал. Не давил, а показывал возможности. И вот результат — внутренняя мотивация взяла верх над внешним принуждением.

Философский вывод простой: настоящие изменения происходят не тогда, когда руководитель что-то решил, а тогда, когда команда что-то почувствовала. Когда перемены перестают быть навязанными сверху и становятся органичной частью культуры.

Помните, как я писал про хаку и команду All Blacks? Про то, что сила — не в отдельных игроках, а в том, как они соединяются? Наш митап был именно таким моментом. Командная хака перед будущим большим матчем.

ИИ идеи наконец-то захватили мою команду. И я определённо этому радуюсь. Впереди — новые эксперименты, новые открытия, новые прорывы. И теперь вижу: AI трансформация компании уже идет полным ходом!

#моякоманда #иитрансформация

🌌 Первый эфир с гостем: ГК Самолет откровенно рассказывает про МДМ

Записал, как и обещал, для канала первый полноценный видеоэфир с гостем — на этот раз у меня в студии была Дзерасса Денисенко, руководитель направления НСИ в строительной компании ГК Самолет.
ГК Самолет — это не просто крупный застройщик, а лидер российского рынка!!!

Мы подробно обсудили:
— Как компания внедряла и развивала MDM
— Какие конкретные бизнес-выгоды это уже принесло: от прозрачности процессов до повышения качества клиентских данных
— Немного затронули и тему использования ИИ в управлении данными (был и провокационный вопрос!!!)
— Честно поговорили и о сложностях на пути и о том, зачем бизнесу вообще нужен порядок в данных

Получилась живая, честная и совсем не занудная беседа — для тех, кому важна не теория, а практика из первых рук. Смотреть эфир.

#мыслиCEOвслух

🪐 Когда пальцы помнят hot keys, а город — дух разработчика

Есть у меня одна личная история, которой давно хотелось поделиться. 25 лет назад, в эпоху, когда Java только набирала обороты, одной из первых IDE стала для меня intellij idea. Точнее — тогда этот продукт даже не был полноценной IDE, назывался как-то вроде Renamer и просто умел переименовывать пакеты и классы. Да-да, ребята, наше поколение писало Java всерьёз в простом Notepad, а рефакторинг был почти магическим ритуалом: поменять имя класса — как поменять жизнь целого проекта.

Я взрослел вместе с рынком: рос как джава-программист, а intellij набирала армию поклонников и шаг за шагом становилась стандартом де-факто для мира Java. Я зависал на их форумах, репортил баги, каждый апдейт ждал с нетерпением — был активным и по-настоящему благодарным пользователем. Забавно, что и я, и они находились в Петербурге — но все связи были через интернет, обсуждения, чаты, переписки.

В какой-то момент мне захотелось там работать — вроде бы даже через знакомых слышал, что меня ждут, мол, видят мою активность. Но… не сложилось. Я не пошёл на собеседование: знал, что любят давать на входе задачи из олимпиадной математики, а тут у меня был реальный пробел — признаюсь честно.

Пути не сошлись, но я стал настоящим "мастером спорта" по использованию intellij idea. Даже когда давно перестал программировать на Java, мои пальцы до сих пор машинально помнят горячие клавиши редактора. Это как музыка, которая играет внутри.

Вы, наверное, знаете, что после событий последних лет intellij idea и бизнес JetBrains ушли из России. Признаюсь, было по-настоящему обидно: так приятно осознавать, что мировой софт писался в твоём городе, дышать этим айтишным воздухом Петербурга.

Поэтому, когда я услышал, что мои питерские друзья из Axiom JDK стали частью консорциума, который берётся за возрождение OpenIDE в России — для меня это стал маленький праздник. Новый виток, шанс вернуть в наш прекрасный город не только историю, но и будущее инженерной мысли.

#мыслиCEOвслух

🪐 А что, МДМ уже умер? Часть третья

Мы решили наконец-то системно разобраться с вопросом о будущем МДМ — ту самую тему, которую не раз поднимал в своих постах. Получился обстоятельный лонгрид — разместили его на нашем сайте.

Вот пять причин, почему стоит прочитать статью до конца:

1. Честный разбор главного мифа: Узнаете, правда ли, что эпоха MDM закончилась, или всё только начинается.
2. Свежие примеры внедрений: Реальные кейсы из самых разных отраслей — что сработало, а от чего лучше отказаться.
3. Главные ошибки при переходе к ИИ: Почему MDM по-прежнему нужен даже там, где всё автоматизируют с помощью LLM и GenAI.
4. Синергия MDM и новых технологий: Как современные платформы превращаются из скучного "учёта" в базу для инноваций.
5. Алгоритм для лидеров изменений: Чек-лист для директоров и стейкхолдеров — как не попасть в ловушку FOMO и вывести данные на новый уровень.

Кто ищет смыслы — читайте, думайте, задавайте вопросы (директ на канале открыт). Это скорее часть для открытого диалога.

#мыслиCEOвслух

🪐 Data Governance — когда данные работают по правилам

Второй пост из серии #простоглавном . Когда данных становится много, хаос возникает не в таблицах, а в головах:

– непонятно, что значит тот или иной показатель,
– нет единого словаря терминов,
– каждый считает по-своему,
– и никто не хочет отвечать за ошибки.

Data Governance (DG) — это система правил, ролей и инструментов, которая помогает навести порядок.

Что она включает?

1️⃣ Глоссарий терминов
Чтобы “доход” или “клиент” значили одно и то же для всех. Это текстовое описание смыслов, которое снимает споры между бизнесом и ИТ.

2️⃣ Каталог данных (data catalog)
Это как навигатор по всей твоей инфраструктуре данных. Каталог показывает:
– в каких системах хранятся нужные поля,
– как они называются и как связаны,
– откуда берутся значения и куда потом идут,
– кто за них отвечает и какие есть правила.

Каталог не хранит сами данные. Он объясняет, как устроен ландшафт, чтобы ты не искал "ту самую таблицу" неделями и не зависел от единственного человека, который «знает всё».

3️⃣ Роли и ответственность
Каждому показателю — хозяин. Каждой сущности — стюард. Это значит, что при проблеме понятно, к кому идти. И не надо писать в общий чат: «А кто у нас отвечает за структуру справочника?»

4️⃣ Политики и процессы
Кто может вносить изменения? Как валидируются источники? Что делать при конфликте? Всё это фиксируется, а не обсуждается заново каждый раз.

DG — это не просто “документация”. Это операционная система для данных. Чтобы бизнес, ИТ и аналитики не спорили, а работали с одними и теми же смыслами.

Следующий пост серии будет про качество данных.

#простоглавном

🪐 А нужен ли компании CDO?

На днях на Хабре появилась интересная статья про роль CDO в компании. Поделюсь, что понравилось в статье:

1️⃣ Системный подход к data-трансформации с практическими кейсами о том, как реально внедрить data-культуру.

2️⃣ Четкие этапы развития от хаоса к зрелости. Авторы показывают весь цикл: признаки того, когда нужен CDO, как выстраивать процессы, какие подводные камни ждут на каждом этапе.

3️⃣ В статье есть конкретные маркеры по оценке текущей зрелости: "лавинообразно растут объемы информации", "данными никто не владеет или владеют по отделам". По ним можно понять, готова ли компания к переменам.

4️⃣ Roadmap изменений и типичные ловушки. Подробный разбор проблем внедрения роли CDO: неясность границ ответственности, завышенные ожидания от быстрых результатов, культурные изменения.

Ключевой, на мой взгляд, тезис из статьи: успех на 70% зависит от готовности самой организации. CDO — не волшебная палочка.

Если у вас в компании еще нет CDO или вы только планируете data-трансформацию — мои коллеги из DIS запустили бесплатную диагностику зрелости. Хороший способ понять, с чего начать.

Компания сама должна быть готова меняться! Нужны четкие цели, поддержка первого лица, готовность вкладываться и менять культуру. Культуру управления данными!

#мыслиCEOвслух

🪐 ИИ в управлении данными: от терминов к действиям

Продолжаю углубляться в тему ИИ — она действительно вдохновляет и меня, и читателей канала. Наш технический директор подготовил развёрнутую статью, где систематизированы знания о том, как искусственный интеллект меняет подход к управлению данными.

Что внутри статьи:

1️⃣ Понятийный аппарат без путаницы
Разложили по полочкам всю иерархию сложных терминов — от общего AI до специализированных RAG-систем. Чтобы не теряться в терминах и понимать, что есть что и зачем это бизнесу.

2️⃣ 8 драйверов внедрения GenAI в бизнесе
Системно про то, что реально движет компаниями при принятии решений о внедрении ИИ.

3️⃣ Матрица рисков с практическими решениями
Детальный разбор угроз — утечки данных, "галлюцинации" ИИ, высокие затраты. И главное — конкретные способы минимизации каждого риска с оценкой эффективности.

4️⃣ Стоит ли игра свеч?
Размышления на тему ROI и стратегической ценности ИИ.

#мыслиCEOвслух #иитрансформация

🪐 Data Quality — как не работать с мусором

Третий пост серии #простоглавном. Ты можешь сколько угодно говорить об ИИ, BI, автоматизации, но если внутри:

– в колонке пола написано "да",
– даты отгрузки — 01.01.1900,
– клиент записан тремя разными способами,
– а поля заполнены только наполовину,

то ни одна аналитика, ни один отчёт не будет точным. Ты просто автоматизируешь хаос.

Вот здесь и нужен Data Quality (DQ) — чтобы работать не с мусором, а с данными, которым можно доверять.

Что он делает?

1️⃣ Проверяет данные на ошибки, дубли, пробелы, противоречия
2️⃣ Считает метрики — где и как сильно просело качество
3️⃣ Показывает, что критично, а что можно потерпеть
4️⃣ И — в ряде случаев — исправляет автоматически по заданным правилам

В реальной жизни это выглядит так:

– тебе приходит алерт: «у клиента пропущен ИНН и в поле ФИО только имя»,
– ты открываешь дашборд и видишь: 83% записей норм, но 17% — рискованные,
– сразу понятно, что чинить и зачем,
– и главное — кто отвечает.

Но DQ — это не отдельный модуль. Он работает в связке:

– С MDM, чтобы сверяться с эталонной записью,
– С Data Governance, чтобы понимать допустимые значения, форматы, бизнес-правила.

Именно это превращает “проверку качества” из теории в рабочий инструмент, который спасает аналитику.

Если ты хоть раз тратил часы на “ручную чистку” Excel-таблицы — тебе нужен DQ. Сначала качество. Потом — МДМ, дашборды и ИИ.

#простоглавном